Gen-2

海螺AI官网MiniMax不声不响出了款让人惊喜的生产力产品

绘蛙AI视频是什么绘蛙AI视频是绘蛙推出的AI电商营销视频内容创作平台，帮助用户快速生成高质量的电商营销视频。平台提供多种功能，满足不同场景下的视频创作需求。 用户可以通过上传单张全身模特图片或最多4张图片，AI技术生成动态视频。单图生成视频功能适合展示单个产品的动态效果，多图生成连贯短片功能适合制作展示多个产品或多个场景的视频内容。平台支持多种图片格式（jpg/jpeg/png/heic/webp），要求图片大小在20K到15M之间，分辨率大于600×800。可以选择视频的时长（如5秒或10秒）和画质，确保生成的视频符合高质量标准。绘蛙AI视频的主要功能图片生成视频：用户上传全身模特图，绘蛙AI能将静态图片转换成动态视频内容，增加商品展示的吸引力。多图生成连贯短片：用户可以上传最多4张图片，AI将这些图片组合成一个连贯的视频短片。大小20K~15M，分辨率大于600×800，支持jpg/jpeg/png/heic/webp格式。单图生成视频：用户上传单张全身模特图片，AI将生成一个动态视频。自定义动作：用户可以选择模特的动作，如“右手摸嘴角”“向前模特步”“原地旋转一圈”等，生成更具个性化的视频。支持模特女人、男人、女孩、男孩等不同主体类型。高清画质与视频时长选择：用户可以选择生成视频的画质和时长（如5秒或10秒），确保视频质量和符合使用需求。内容描述与限制：用户可以输入视频内容描述（非必填），帮助AI更好地理解生成意图；也可以输入不希望出现的内容，如“毁容变形”“低品质模糊”等，以优化视频效果。视频编辑和优化：支持用户对生成的视频进行进一步的优化和调整，满足特定的营销需求。多场景适配：生成的视频内容可以适用于多种电商场景，如社交媒体营销、产品展示、广告投放等。一键式操作：只需上传图片，自动处理并生成视频，简化了视频制作的复杂流程。高分辨率支持：支持高分辨率图片上传，确保视频输出的清晰度和质量。如何使用绘蛙AI视频访问绘蛙AI视频官网：访问绘蛙AI视频官网，注册登录账号，使用AI视频工具。选择功能：可选择自定义动作、多图成片、模板动作等功能。上传图片：上传符合要求的全身模特图。图片大小应在20K到15M之间，分辨率大于600×800像素。选择动态模板：上传图片后，根据需要选择合适的动态模板或者相关参数等。生成视频：开始生成动态视频，绘蛙AI将开始处理您上传的图片，转换成视频内容。预览和编辑：视频生成后，预览视频内容。可以对视频进行进一步的调整和优化。下载视频：确认视频内容满意后，将视频保存到设备本地。绘蛙AI视频的应用场景电商产品展示：用于电商平台的商品详情页，通过视频展示商品的使用方式、特点和效果，提高商品的吸引力。社交媒体营销：在社交媒体平台上发布视频内容，吸引粉丝和潜在客户的注意力，增加品牌的曝光度。广告宣传：制作广告视频，用于线上或线下的广告投放，以动态视频的形式传达广告信息。时尚和服装展示：展示服装模特穿着效果，为时尚品牌和服装电商提供动态的服装展示。

度加创作工具-度加剪辑官网文案成片、文章成片、素材匹配、一键

Hotshot是什么Hotshot是一个AI视频生成工具，能将文本快速转换为3秒的逼真视频。用户只需输入文本提示，如场景或角色描述，AI便自动创作视频。Hotshot支持创意表达，易于分享和下载，也不用担心视频生成数量限制。Hotshot的易用性和无限制的视频生成能力，为视频制作爱好者和创意专业人士提供了一个强大的工具。Hotshot的主要功能文本到视频转换：用户输入文本描述，如场景、角色或动作，Hotshot自动生成3秒的视频。快速生成：在一分钟内即可完成视频生成，生成效率比较高。易于分享：生成的视频可以通过分享链接或直接下载到设备上进行分享。无限制使用：没有限制用户可以生成的视频数量，。多样的文本提示：支持广泛的文本提示，包括具体场景、抽象概念或特定风格描述。如何使用Hotshot产品官网：访问官网 hotshot.co ，可以使用谷歌账号一键登录。输入文本提示：在提供的文本框中输入您想要转换成视频的文本提示。可以是一个场景描述、角色、动作或其他任何想要在视频中看到的内容。提交生成请求：输入文本后，提交请求后Hotshot的AI模型开始生成视频。官方提供了一些案例参考，复制提示词修改能快速体验AI视频生成。等待视频生成：AI将处理您的文本提示，并生成一个3秒的视频，需要大约一分钟。Hotshot的适用人群内容创作者：需要快速制作视频内容的博主、视频制作人或社交媒体影响者。广告和营销专业人士：希望快速生成吸引人的广告视频来推广产品或服务。教育工作者：利用视频作为教学辅助，需要快速制作教育内容或解释复杂概念。独立艺术家和设计师：希望通过视频展示他们的作品或创意概念。

AI Studios是一个功能强大的AI视频生成器， 快速轻松地生成逼真的AI视频

Llama 3是什么Llama 3是Meta公司最新开源推出的新一代大型语言模型（LLM），包含8B和70B两种参数规模的模型，标志着开源人工智能领域的又一重大进步。作为Llama系列的第三代产品，Llama 3不仅继承了前代模型的强大功能，还通过一系列创新和改进，提供了更高效、更可靠的AI解决方案，旨在通过先进的自然语言处理技术，支持广泛的应用场景，包括但不限于编程、问题解决、翻译和对话生成。Llama 3的系列型号Llama 3目前提供了两种型号，分别为8B（80亿参数）和70B（700亿参数）的版本，这两种型号旨在满足不同层次的应用需求，为用户提供了灵活性和选择的自由度。Llama-3-8B：8B参数模型，这是一个相对较小但高效的模型，拥有80亿个参数。专为需要快速推理和较少计算资源的应用场景设计，同时保持了较高的性能标准。Llama-3-70B：70B参数模型，这是一个更大规模的模型，拥有700亿个参数。它能够处理更复杂的任务，提供更深入的语言理解和生成能力，适合对性能要求更高的应用。后续，Llama 3 还会推出 400B 参数规模的模型，目前还在训练中。Meta 还表示等完成 Llama 3 的训练，还将发布一份详细的研究论文。Llama 3的官网入口官方项目主页：https://llama.meta.com/llama3/GitHub模型权重和代码：https://github.com/meta-llama/llama3/Hugging Face模型：https://huggingface.co/collections/meta-llama/meta-llama-3-66214712577ca38149ebb2b6Llama 3的改进地方参数规模：Llama 3提供了8B和70B两种参数规模的模型，相比Llama 2，参数数量的增加使得模型能够捕捉和学习更复杂的语言模式。训练数据集：Llama 3的训练数据集比Llama 2大了7倍，包含了超过15万亿个token，其中包括4倍的代码数据，这使得Llama 3在理解和生成代码方面更加出色。模型架构：Llama 3采用了更高效的分词器和分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）技术，提高了模型的推理效率和处理长文本的能力。性能提升：通过改进的预训练和后训练过程，Llama 3在减少错误拒绝率、提升响应对齐和增加模型响应多样性方面取得了进步。安全性：引入了Llama Guard 2等新的信任和安全工具，以及Code Shield和CyberSec Eval 2，增强了模型的安全性和可靠性。多语言支持：Llama 3在预训练数据中加入了超过30种语言的高质量非英语数据，为未来的多语言能力打下了基础。推理和代码生成：Llama 3在推理、代码生成和指令跟随等方面展现了大幅提升的能力，使其在复杂任务处理上更加精准和高效。Llama 3的性能评估根据Meta的官方博客，经指令微调后的 Llama 3 8B 模型在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K、MATH等数据集基准测试中都优于同等级参数规模的模型（Gemma 7B、Mistral 7B），而微调后的 Llama 3 70B 在 MLLU、HumanEval、GSM-8K 等基准测试中也都优于同等规模的 Gemini Pro 1.5 和 Claude 3 Sonnet 模型。此外，Meta还开发了一套新的高质量人类评估集，包含 1800 个提示，涵盖 12 个关键用例：寻求建议、头脑风暴、分类、封闭式问答、编码、创意写作、提取、塑造角色/角色、开放式问答、推理、重写和总结。通过与Claude Sonnet、Mistral Medium和GPT-3.5等竞争模型的比较，人类评估者基于该评估集进行了偏好排名，结果显示Llama 3在真实世界场景中的性能非常出色，最低都有52.9%的胜出率。Llama 3的技术架构解码器架构：Llama 3采用了解码器（decoder-only）架构，这是一种标准的Transformer模型架构，主要用于处理自然语言生成任务。分词器和词汇量：Llama 3使用了具有128K个token的分词器，这使得模型能够更高效地编码语言，从而显著提升性能。分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）：为了提高推理效率，Llama 3在8B和70B模型中都采用了GQA技术。这种技术通过将注意力机制中的查询分组，减少了计算量，同时保持了模型的性能。长序列处理：Llama 3支持长达8,192个token的序列，使用掩码（masking）技术确保自注意力（self-attention）不会跨越文档边界，这对于处理长文本尤其重要。预训练数据集：Llama 3在超过15TB的token上进行了预训练，这个数据集不仅规模巨大，而且质量高，为模型提供了丰富的语言信息。多语言数据：为了支持多语言能力，Llama 3的预训练数据集包含了超过5%的非英语高质量数据，涵盖了超过30种语言。数据过滤和质量控制：Llama 3的开发团队开发了一系列数据过滤管道，包括启发式过滤器、NSFW（不适合工作场所）过滤器、语义去重方法和文本分类器，以确保训练数据的高质量。扩展性和并行化：Llama 3的训练过程中采用了数据并行化、模型并行化和流水线并行化，这些技术的应用使得模型能够高效地在大量GPU上进行训练。指令微调（Instruction Fine-Tuning）：Llama 3在预训练模型的基础上，通过指令微调进一步提升了模型在特定任务上的表现，如对话和编程任务。如何使用Llama 3开发人员Meta已在GitHub、Hugging Face、Replicate上开源其Llama 3模型，开发人员可使用torchtune等工具对Llama 3进行定制和微调，以适应特定的用例和需求，感兴趣的开发者可以查看官方的入门指南并前往下载部署。官方模型下载：https://llama.meta.com/llama-downloadsGitHub地址：https://github.com/meta-llama/llama3/Hugging Face地址：https://huggingface.co/meta-llamaReplicate地址：https://replicate.com/meta普通用户不懂技术的普通用户想要体验Llama 3可以通过以下方式使用：访问Meta最新推出的Meta AI聊天助手进行体验（注：Meta.AI会锁区，只有部分国家可使用）访问Replicate提供的Chat with Llama进行体验https://llama3.replicate.dev/使用Hugging Chat（https://huggingface.co/chat/），可手动将模型切换至Llama 3

魔搭社区是什么魔搭社区（ModelScope）是阿里巴巴达摩院推出的综合性的人工智能模型共享与服务平台，为构建一个开放、高效、易用的AI模型生态，为开发者、研究人员和企业用户提供一站式的模型获取、部署和应用体验。 ModelScope平台汇集了丰富的预训练模型资源，涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。用户可以通过简单的搜索和下载操作，快速获取所需的模型，结合平台提供的工具进行微调、优化和部署。魔搭社区支持多种硬件平台，包括昇腾、GPU等，满足不同用户的需求。魔搭社区的主要功能丰富的预训练模型：提供涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别、多模态等多个领域的预训练模型。模型上下文协议（MCP）：推出MCP广场，上架千余款热门MCP服务，包括支付宝、MiniMax等独家首发服务。MCP为大模型对接外部数据源和工具建立了统一标准，简化了开发流程。数据集与指标：提供多种数据集和性能评估指标，方便开发者进行模型训练和优化。模型推理与部署：支持在线推理、本地部署和云端部署。用户可以通过网页界面直接上传数据获取推理结果，也可以通过SDK在本地运行模型。分布式训练与优化：提供分布式训练工具，支持多种框架（如PyTorch、TensorFlow等），提供模型压缩、量化等优化工具。调试与集成：提供简单易用的调试环境和工具，支持第三方平台集成，降低开发者使用门槛。开源与社区共建：作为一个开源平台，鼓励开发者贡献模型和代码，形成开源协作生态。开发者社区：提供交流平台，开发者可以分享经验、讨论技术问题，共同推动AI技术的发展。如何使用魔搭社区访问平台：访问魔搭社区的官方网站，注册或登录。环境准备安装 Python：确保系统中已安装 Python（推荐版本 3.8 及以上）。安装 ModelScope Python 库：通过以下命令安装 ModelScope 的 Python 库。模型下载通过命令行下载：使用 ModelScope 提供的命令行工具下载模型。通过网页界面下载：访问魔搭社区官网，在模型库中搜索并下载所需的模型。模型推理：使用 Python 脚本加载模型并进行推理。模型微调：使用 ms-swift 进行微调ms-swift 是魔搭社区提供的大模型训练和部署框架。模型部署：使用 Vllm 部署模型，Vllm 是一个高效的推理框架，支持多 GPU 分布式推理。探索更多模型和工具：访问魔搭社区官网，浏览丰富的模型库、数据集和工具。参与社区交流：加入魔搭社区的开发者社区，与其他开发者交流经验，共同推动 AI 技术的发展。魔搭社区的应用场景AI研究与教育：研究人员和教育工作者可以用ModelScope上的模型进行AI相关的研究和教学活动，提高研究效率和学习效果。企业应用开发：企业可以用ModelScope上的模型快速开发AI应用，降低研发成本，加快产品上市时间。创业项目：初创企业可以借助ModelScope上的模型资源，开发创新的AI产品和服务，验证商业模式并实现产品的快速迭代。个人项目：个人开发者可以用ModelScope上的模型实现自己的创意，开发个性化的AI应用。多模态应用：ModelScope支持多种多模态模型，例如处理文本、图像和视频的InternVL3系列模型。可以应用于智能助手、内容创作、视频生成等领域。

笔魂AI是一款以自主研发的HanVision国产大模型为核心的AI绘画设计创新工具，您仅需简单文本输入，即可发挥无限创意，旨在满足商业和娱乐用途的多样化绘画需求，提供高效且高质量的图像生成服务。